太阳日冕亮前沿分割与跟踪预训练模型

数据集概述

本数据集提供基于U-NET架构的预训练模型，用于从太阳动力学天文台（SDO）AIA基差图像中分割和跟踪日冕亮前沿，包含强度阈值处理后的验证集及预测特征掩码样本，同时附带有命令行Python工具。

文件详解

• 文件名称: helios_cnn-_Release_2.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 文件内容: 包含用于太阳爆发现象图像分割的CNN预训练模型（含概率输出模型和二值掩码模型）、SDO AIA基差图像验证集、Python命令行工具脚本，具体文件结构需解压后查看

适用场景

• 太阳物理研究: 自动分割与跟踪SDO AIA图像中的日冕亮前沿特征
• 空间天气分析: 辅助监测太阳爆发活动的形态与演化过程
• 机器学习应用: 基于太阳图像的CNN模型性能测试与二次开发
• 天文图像处理: 探索预训练模型在天体物理图像特征提取中的应用